skeletonize_vol — 3D medial op

• データ種: voxel → voxel

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.skeletonize_vol(vol) (実装を直接呼ぶなら import medial; medial.skeletonize_vol(vol)、台帳から引くなら ops3d.get("skeletonize_vol"))

使い方

3D バイナリ voxel を細線化して 1 voxel 幅の骨格に。skimage の Lee(1994)法ラッパ。

method='lee' は 3D 対応の位相保存細線化。塊も含めて線状の骨格へ潰す(medial *surface* が

欲しい場合は distance_ridge を使う)。返り値は入力と同形の bool 配列。

Args:

vol: バイナリ voxel(bool / 0-1 の 3D)。

Returns:

skeleton (bool 3D): 骨格 voxel。

入力の扱い: `_as_binary_volume` が 3-D 配列を bool に正規化する(非ゼロ = 前景)。

3-D でない・空配列・float で NaN/Inf を含む場合は `ValueError`。軸順は

`(z, y, x)`、距離・太さは voxel 単位で、等方サンプリングを仮定する(異方

voxel のままだと細線化の結果が軸ごとに偏る。先に `vol_resize` で等方化する)。

挙動:

• 前景が無ければ全 False の同形配列を返す(skimage は呼ばない)。

• `skimage.morphology.skeletonize(mask, method="lee")` は遅延 import。

scikit-image が無い環境ではここで `ImportError` になる。

• Lee 法は位相を保つ(連結成分数・穴・空洞を変えない)が、太い塊は複数の枝に

潰れ、表面の凹凸に応じたヒゲ(短い枝)が出る。ヒゲは `skeleton_prune3d` で

刈る。

使いどころ: `topology_signature(端点・分岐の数)、skeleton_junctions3d` /

`skeleton_endpoints3d / skeleton_branches3d` の入力。骨格 voxel の局所

半径が要るなら `distance_ridge の edt` を骨格位置で引く。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同カテゴリ(medial)

distance_ridge · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

*Provenance: medial.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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